面向移动端的电机远程监测与故障诊断系统.pdf

2020年 / 第9期 物联网技术 全面感知 Comprehensive Perception 7 0 引 言 电机是能源、船舶军工等重要装备的关键动力装置，其 安全运行事关重大。如何对电机进行实时状态监测及故障诊 断受到广泛关注。 随着物联网技术和 5G 技术的发展，移动设备演变为一 种方便、灵活的工具，已成为人人必备的随身物品。目前， 移动设备的配置越来越高，计算能力越来越强。显然，开发 面向移动端的电机远程监测与故障诊断系统，充分挖掘物联 网和 5G 技术的潜力，实现对电机“随时随地”的状态监测 与故障诊断既切实可行，又非常迫切。 为解决这一问题，本文设计了一种面向移动端的电机远 程监测与故障诊断系统，系统的感知层实时采集电机运行的 状态数据，传输层实现数据的传输、云端存储与响应应用层 的数据请求，最后在移动端通过图表和文字展示电机运行状 态及诊断结果，实现对电机的远程监测与故障诊断。 在电机故障诊断方法中，针对移动设备特点和故障诊 断技术的发展，选择支持向量机（Support Vector Machine， SVM）方法。SVM 是基于小样本结构风险最小化的数学统 计模型 [1]，其具有强大的泛化能力，已在故障检测领域取得 较好成果。移动端通过遗传算法（GA）对 SVM 的参数进 行寻优。分别使用基于遗传算法的支持向量机（GA-SVM） 、 概率神经网络（PNN） 、基于 Kohonen 网络的聚类算法和 K 最邻近分类算法（KNN）进行故障诊断测试，试验结果表 明，GA-SVM 模型具有更高的准确率，并且该模型运行在移 动端表现出良好的故障检测效果。 该系统可在移动设备上远程、 实时监测电机的运行状态， 并对电机进行故障诊断，其具有良好的应用前景。 1 系统架构的设计 系统采用物联网技术的 3 层架构 [2-4]，具有感知层（采 集数据） 、传输层（传输数据） 、应用层（计算、显示数据） ， 具体如图 1 所示。使用支持向量机方法实现电机的远程监测 和故障诊断。 图 1 远程监测系统结构 感知层由控制器各类传感器组成，负责采集电机振动、 电压、 电流和温度等信号。控制器在获取电机的运行参数后， 将数据打包成特定的格式。 传输层为系统的中枢区域，由服务器、无线模块和数据 库组成。该部分的主要工作 发送、接收电机采集的数据， 并将数据按照既定格式保存在数据库中 ； 监听客户端的连接 请求，并响应客户端的数据请求指令。 客户端与服务器在 TCP/IP 协议的基础上，使用 Socket 进行数据传输。待服务器与客户端连接成功后，服务器端会 解析客户端发送的请求命令，并从数据库中取出对应数据， 将数据打包成 Json 格式后发送回客户端。交互过程如图 2 所示。 应用层为移动端软件（Android 系统） ，负责将电机的运 行状态展现给用户。软件在 Android Studio 平台开发，编程 面向移动端的电机远程监测与故障诊断系统 徐志祥 1，郑荣焘1，张 海2，王春雨2，姜光宇1，尚书阳1 （1. 大连理工大学，辽宁 大连 116033；2. 抚顺煤矿电机制造有限责任公司，辽宁 抚顺 113122） 摘 要 发挥物联网技术和 5G 技术的优势，文中设计并实现了面向移动端的电机远程监测与故障诊断系统。 系统的感知层采集电机运行的状态数据，传输层实现数据传输与云端存储，最后在移动端展示电机运行状态，实 现对电机运行过程的远程、实时监测。通过比较基于遗传算法的支持向量机（GA-SVM） 、概率神经网络、基于 Kohenen 网络的聚类算法和 K 最邻近分类算法的故障诊断结果，移动端使用了具有良好泛化能力、可保证高准确 率和短检测时间的 GA-SVM 模型进行故障诊断。试验结果表明，该系统能对电机进行实时远程监测及有效的故障 诊断。 关键词 远程监测 ； 故障诊断 ； 移动端 ； 支持向量机 ； 物联网 ； 电机 中图分类号 TP277 文献标识码 A 文章编号 2095-1302（2020）09-0007-04 DOI10.16667/j.issn.2095-1302.2020.09.001 收稿日期 2020-03-02 修回日期 2020-04-03 物联网技术 2020年 / 第9期 全面感知 Comprehensive Perception 8 语言为 Java 和 Kotlin。主要的功能模块如图 3 所示。 图 2 客户端 - 服务器交互过程 图 3 移动端软件的功能模块 “数据显示”包括移动端与服务器通信和移动端显示数 据两个过程。 （1）移动端与服务器在三次握手后实现连接，在发送对 应 Gson 请求指令后，服务器响应请求指令并返回相应数据 到移动端。 （2）移动端在获取数据后，以不同的方式显示数据 “实 时数据显示”使用控件 helloChart 描绘折线图，并定时加载 数据和刷新 UI 界面 ； “故障检测模块”在获得轴承振动信号 后使用支持向量机进行故障诊断 ；“历史数据显示” 通过文字、 折线图与自定义雷达图显示数据 ； “故障报警数据”使用控 件 Notification 提醒用户故障情况 ； “地图显示”使用百度地 图的 API 和 MapView 显示电机分布位置。 移动端数据使用 SQLite，Litepal，Share Preference 和文 件进行存储，用户可对数据进行管理。为了保证信息安全， 系统对用户登录 / 注册中的数据进行加密处理。 2 故障诊断模型 故障检测模型运行在移动端，需要综合考虑模型的资源 消耗、检测时间与诊断正确率。SVM 是基于小样本统计学 习理论和结构风险最小化的建模方法，能快速进行有效的故 障诊断。因此， 选用支持向量机作为移动端的故障诊断方法。 2.1 SVM 模型 支持向量机建模的技术关键在于构造最优超平面。对于 一组给定数据 xi，yi，xi∈ Rn，yi∈ {1，-1}，i1，2，3， 如果 SVM 可以找到如式（1）所示的最优超平面将其分开， 则该样本线性可分。 w x T b0 （1） 最优超平面如图 4 所示。 图 4 线性可分最优超平面 对于非线性可分的样本，SVM 可通过软间隔优化和核 函数转化为求解式（2）所示的最优化问题。 min ,,, , , ,w w w wx b i i n iiii C ybi ξ ξ φξξ 1 2 101 2 1 T T s.t.    ≥ − ≥ ∑ ⋅ ⋅⋅⋅      , n （2） 式中C 为惩罚因子；ζ 为松弛变量。 函数将输入样本 xi从低维空间映射到高维空间，使得 低维空间中线性不可分的情况在高维空间得到解决 [5]。在高 维空间中利用线性可分的方式求解最优超平面后，再映射回 低维空间得到分类器的决策函数，如式（3）所示 f xy a Kb iii i n sgn ,       ∑ x x 1 （3） 转换过程中，使用核函数 Kx, xi 将变换空间的内积转化 为原空间的函数，可在保证分类性能的前提下，避免映射特 征空间导致的维数灾难。由于径向基核函数（RBF）具有较宽 的收敛域和较强的非线性映射能力 [6]，并已在样本识别上取 得良好效果，因此本文选用径向基核函数作为映射的核函数。 2.2 SVM 模型的参数选择 惩罚因子 C 和核参数 γ 是影响支持向量机的主要参数 [7]。 惩罚因子可调整模型在确定的特征子空间的置信范围和 经验风险的比例，使得模型具有最优的推广能力。当 C 减小 表示误差的惩罚减小，SVM 的复杂程度降低，分类错误的 样本增加 ； 当 C 增加时，SVM 提高分类准确率和模型的复 杂程度 [8]。 核参数 γ 对分类曲线有很大影响。当 γ 趋于 0 时，分类 2020年 / 第9期 物联网技术 全面感知 Comprehensive Perception 9 曲线趋于直线。随着 γ 增大，分类曲线会越来越复杂，当 γ 趋于无穷大时，SVM 将所有训练样本都设定为正确分类， 但此时模型的泛化能力变差 [9]。 实际应用中，为避免人为选定参数带来的误差，需要使 用优化算法选定参数。常见的优化算法包括遗传算法（GA） 、 网格划分法（GS） 、粒子群优化法（PSO） 。综合考量各算法 的交叉验证（Cross Validation，CV）准确率与运行效率，系 统使用遗传算法对 C 和 γ 进行寻优。 2.3 GA-SVM 模型故障诊断流程 GA-SVM 模型的故障诊断与 GA 算法寻优参数过程如 图 5 所示。 图 5 基于 GA-SVM 的故障诊断流程 计算特征向量。系统选用振动信号的时域参数作为特征 向量。从振动信号中提取峰峰值（pk） 、方差（va） 、均方值 （rm） 、峭度（ku） 、波形因子（S） 、峰值因子（C） 、脉冲因 子（I） 、裕度因子（L）和峭度因子（K）组成信号的特征向 量 [pk，va，rm，ku，S，C，I，L，K]。训练集和测试集样 本数量分别为 300 和 100。样本集随机分配，以避免由于样 本分布对结果产生的影响。 数据预处理。 将训练集和测试集进行区间归一化预处理， 以减小数值间的差距，使各参数的变化幅值保持在一定的范 围。归一化后，数据被调整到 [0，1] 区间内。 使用遗传算法对参数 C 和 γ 寻优。主要步骤 将 C 和 γ 二进制编码、产生初始化种群、计算适应度函数、选择、交 叉和变异操作。在初始化中，设置迭代次数为 50，种群规模 为 20，C 和 γ 的寻优区均为 [0，100]，交叉概率为 0.4，变 异概率为 0.2，交叉验证中的 K 为 4。 建立 GA-SVM 故障诊断模型。使用 [C，γ] 将训练集作 为输入参数，通过训练得到 GA-SVM 故障诊断模型。 使用 GA-SVM 模型进行故障诊断。通过比对故障检测 测试结果与理想结果的差异，获得电机故障的可能性。 2.4 GA-SVM 在移动端的实现 通过远程监测系统，移动设备可不断地获取电机轴承的 实时振动数据，诊断时以这些数据作为故障检测系统输入参 数。改进 LIBSVM 软件包中的 Java 方法后，移动端可使用 GA-SVM 模型对电机进行故障诊断。使用要点如下 （1）提取样本的特征向量，向量预处理后设置为图 6 格 式，并保存为 txt 文件，得到 traindata.txt 与 testdata.txt ； lable1index1value1index2value2 图 6 样本数据格式 （2）traindata.txt 作为输入参数，使用遗传算法计算得到 C 和 γ，并通过训练得到 GA-SVM 模型，将模型保存在本地， 避免重复训练模型 ； （3）使用 GA-SVM 模型对 testdata.txt 进行故障诊断。 3 系统试验与分析 面向移动端的电机远程监测与故障诊断系统的试验分为 两个阶段，即电机运行状态监测数据的远程传输阶段与数据 分析诊断阶段。 3.1 远程监测系统数据传输试验 试验时设备选定 HUAWEI Mate9，将控制器、传感器和 无线模块等设备布置在电机上。在电机运行时，数据通过无 线模块发送到服务器，用户可在 Android 手机上监测电机的 所有参数。某一时刻， 电机前端轴承振动幅值如图 7 （a） 所示， 电机的分布位置如图 7（b）所示。通过设定时间范围，可获 得电机电流不平衡度的历史运行数据，如图 7（c）所示。试 验中，远程监测系统运行良好，监测数据能够被不断发送到 云服务器数据库。 图 7 电机状态监测 3.2 数据分析诊断试验 为了使监测数据的分析诊断结果具有对比性与一般性， 选用美国凯斯西储大学（CWRU）轴承数据中心的轴承运行 数据作为分析的原始数据。 物联网技术 2020年 / 第9期 全面感知 Comprehensive Perception 10 轴承运行数据的工况 负载 0 HP，转速 1 797 r/min ； 轴 承的故障直径为 0.021 mm ； 轴承的类型包括正常、 外圈损坏、 内圈损坏、滚动体损坏。 由于 [C，γ] 的寻优过程运行在移动端，在选择优化算法 时需要综合考虑算法的 CV 准确率和寻优时间。通过交叉验 证方法，分别使用遗传算法、粒子群优化法和网格搜索法进 行参数寻优，结果见表 1 所列。 表 1 三种寻优算法结果对比 寻优算法CV 准确率 /优化时间 /s惩罚因子核参数 GA9919.230.84.3 GS99.326.4388.10.25 PSO98.783.411.227.5 网格搜索法和遗传算法的优化时间较短，可保证移动端 能够快速优化参数。但网格搜索算法的搜索空间较小，无法 获得全局最优解， 而遗传算法在计算时使用的是并行式搜索， 不必遍历网格内所有的参数点也能找到全局最优解。从计算 结果可得，GA 算法在保证 CV 准确率的前提下，惩罚因子 较小，模型的复杂性较低。因此系统选用遗传算法作为寻优 算法，对应的 [C，γ][30.8，4.3]。 3.3 故障诊断结果分析 为衡量 GA-SVM 模型的故障诊断性能，分别使用 GA- SVM， PNN， KNN 和基于 Kohonen 网络的聚类算法对相同的 样本集进行训练和预测。其中，GA-SVM 使用 RBF 核函数， 模型参数 C 和 γ 分别为 30.8 和 4.3。诊断结果见表 2 和图 8 所示。 表 2 不同模型诊断的结果（正确率） 样本号 聚类算法 GA-SVMPNNKNNKohonen 199899289 298828880 396788971 499889795 599919190 695798171 799929294 8100849096 9100989987 1099879287 由表 2 和图 8 可得，在多次试验中，GA-SVM 的故障分 类准确率均为最高，该模型具有较好的故障识别能力。对比 其他神经网络模型，GA-SVM 的正确率曲线较为平稳，原因 在于在小样本情况下，神经网络采用了经验风险最小原则。 而 GA-SVM 模型采用的是结构风险最小原则，提高了模型 的推广能力。同时，SVM 模型的训练样本特性通过 RBF 核 函数使模型具有较好的鲁棒性和泛化能力 [10]。 图 8 不同模型故障分类正确率曲线图 3.4 GA-SVM 在移动端的试验 使用 LIBSVM 软件包在 Android Studio 进行编程。GA- SVM 在移动端的故障诊断测试结果见表 3 所列。 表 3 GA-SVM 在移动端试验结果 样本号正确率 /运行时间 /ms 110030 29814 39615 49915 59912 69515 79912 810011 910013 109910 由表 3 可得，GA-SVM 在移动端运行时，故障检测正确 率高，运行时间短。因此，该模型适用于移动端的故障诊断。 4 结 语 本文设计了面向移动端的电机远程监测与故障诊断系 统，实现对电机“随时随地”的状态监测与故障诊断。该系 统由数据采集部分、服务器和移动终端组成。在系统中，电 机上的数据采集部分能实时获取电机的运行参数并传送到服 务器 ； 服务器按照既定格式存储数据并响应移动端的数据请 求 ； 用户可通过移动端实时监测电机的运行状态。移动端使 用基于GA-SVM模型的故障检测方法正确率高且检测时间短。 （下转第13页） 2020年 / 第9期 物联网技术 全面感知 Comprehensive Perception 13 应的数据点，设置刷新频率、数值设置、样式选择等属性。 创建完成后保存并发布，即可通过浏览器或手机 APP（设备 云）访问 OneNET 平台，随时查看室内环境数据及其变化曲 线。本系统的 Web 界面如图 5 所示。 图 5 上位机数据监控应用界面 另外，OneNET 平台的触发器管理界面还为用户提供了 异常数据报警功能，只需为指定数据流添加触发条件，如本 系统中烟雾浓度值大于 400，平台即向用户邮箱发送邮件， 用于提醒用户数据异常。 3.6 系统测试 数据监测系统软硬件均搭建完成，置于室内进行试验。 试验结果表明 传感器对周边环境变化响应迅速，数据准确， 控制板运行稳定 ； 云服务响应快，可视化界面内容简洁美观， 在 Web 端和手机 APP 中都有良好的显示效果。 4 结 语 本文利用 Arduino UNO 开发板、ESP8266WiFi 模块和 OneNET 物联网开放平台构建了低成本、易操作、易扩展、 实用性强的家居环境远程监测系统。该系统运行稳定，数据 采集、云平台响应、阈值报警功能均正常，是智能家居系统 不可或缺的一部分。 参考文献 [1] 丁飞，吴飞，艾成万 . 基于 OneNET 平台的环境监测系统设计与 实现 [J]. 南京邮电大学学报（自然科学版） ，2018（4） 24-29. [2] 王伯宇，蔡振江，曾邵杰 . 基于物联网的温室远程监测器设计 [J]. 河北农业大学学报，2018（3） 117-122. [3] 陈培英，王承林，胡红林，等 . 基于 ARM 及 ZigBee 的智能家居 远程监控系统实现路径 [J]. 现代电子技术，2017，40（19） 41- 44. [4] 程力，郭晓金，谭洋 . 智能农业大棚环境远程监控系统的设计与 实现 [J]. 中国农机化学报，2019（6） 173-178. [5] 余兆成，杨光友，谢松 . 基于 OneNET 的大棚温湿度远程监测系 统 [J]. 中国农机化学报，2019（2） 180-185. [6] 乐 鑫 信 息 科 技（ 上 海 ） 有 限 公 司 .ESP8266 技 术 参 考 [EB/ OL].[2020-04-05]. https// hardware/esp8266ex/overview. [7] 蔡俊豪，曹广忠，彭业萍 . 基于 CC2530 与 CC3200 的室内环境 监测系统设计 [J]. 现代电子技术，2019，42（10） 71-74. [8] 陈宝远，褚庆文，孙忠祥 . 一种基于 OneNET 设备云的智能硬件 组网方法 [J]. 哈尔滨理工大学学报，2017（5） 76-80. [9] 黄绍信，罗功坤，廖凤依，等 . 基于 OneNET 云平台的室内环境 监测系统设计概述 [J]. 科学与信息化，2018（10） 28. [10] 陈凯旋，周世恒，陈涛，等 . 基于 Arduino 与 OneNET 云平台的 简易智能家居系统设计 [J]. 物联网技术，2019，9（12） 88-90. 作者简介杨 芸（1983），女，江苏无锡人，硕士，江苏信息职业技术学院讲师，研究方向为机电一体化技术。 参考文献 [1] VAPNIK V N. The nature of statistic learning theory [M]. New York Springer，2000. [2] 孙继平 . 煤矿物联网特点与关键技术研究 [J]. 煤炭学报，2011， 36（1） 167-171. [3] 王军号，孟祥瑞 . 基于物联网感知的煤矿安全监测数据级融合研 究 [J]. 煤炭学报，2012，37（8） 1401-1407. [4] 吴立新，汪云甲，丁恩杰，等 . 三论数字矿山借力物联网保障 矿山安全与智能采矿 [J]. 煤炭学报，2012，37（3） 357-365. [5] 王洪波 . 单分类支持向量机的学习方法探究 [D]. 杭州 浙江大学， 2012. [6] 汪峰，白晓民 . 基于最优潮流方法的传输容量计算研究 [J]. 中国 电机工程学报，2008，32（10） 35-40. [7] 徐晓明 . SVM 参数寻优及其在分类中的应用 [D]. 大连大连海 事大学，2014. [8] 薛浩然，张珂珩，李斌，等 . 基于布谷鸟算法和支持向量机的变 压器故障诊断 [J]. 电力系统保护与控制，2015，43（8） 8-13. [9] 戴远航，陈磊， 张玮灵，等 . 基于多支持向量机综合的电力系 统暂态稳定评估 [J]. 中国电机工程学报，2016，36（5） 1173- 1180. [10] 陈伟根，滕黎，刘军，等 . 基于遗传优化支持向量机的变压器 绕组热点温度预测模型 [J]. 电工技术学报，2014，29（1） 44- 51. （上接第10页）